Czy wiesz kiedy dokładność (accuracy) modelu może być nic nie wartą metryką? Dowiedz się jak zidentyfikować taką sytuację oraz co wtedy robić!
Czytaj dalej
Na kursach Data Science uczą nas, że dane jakościowe możemy sobie zakodować wykorzystując Label Encoding albo One Hot Encoding. Bardzo często pomija się jedną kluczową kwestię. Chcesz się dowiedzieć jaką? Zajrzyj do posta!
Czytaj dalej
Modele uczenia maszynowego długo były postrzegane jako "czarne skrzynki". To był (a niejednokrotnie dalej jest) powód dlaczego wiele osób wybiera klasyczne metody ponad uczenie maszynowe. A może jednak czasem można im zaufać? Przeczytaj artykuł i przekonaj sie!
Czytaj dalej
Prophet to model opublikowany przez zespół Facebooka w 2017 roku. Mimo, że trochę czasu minęło od jego oficjalnej publikacji, to nadal robi wokół siebie spory szum. Dowiedz sie jak z niego korzystać i dlaczego jest to wartościowy model!
Czytaj dalej
Osoby chcące wejść na drogę Data Science stają przed pytaniem: "Na jakim poziomie muszę opanować matematykę?". Jedni "straszą" matematyką przyszłych DSów a inni twierdzą, że "prawie się nie przydaje" . Czas rozprawić się z tym pytaniem raz na zawsze...
Czytaj dalej
Co trzeba zrobić, żeby rozpocząć karierę w dziedzinie uczenia maszynowego? Dowiedz się na czym polega praca na stanowisku Data Scientist, co musisz umieć i jak się tego nauczyć!
Czytaj dalej